보건복지부 ‘의료 인공지능 특화 융합인재 양성 사업’ 선정
의료·AI 융합 교육 통해 디지털 헬스케어 선도 인재 양성
향후 5년간 총 47.5억 원(연간 10억 원, 첫 해 7.5억 원) 지원받아 사업 운영 예정
경희가 보건복지부가 주관하는 ‘2025년 의료 인공지능 특화 융합인재 양성 사업’에 선정됐다. 인공지능 기술과 의료의 융합을 통해 글로벌 경쟁력을 갖춘 인재를 육성하는 국가 전략 사업이다. 사업 선정으로 경희대는 총 47.5억 원(연간 10억 원, 첫 해 7.5억 원)을 지원받아 5년간 사업을 운영한다. 의과대학 오동인 교수가 단장, 의과대학 연동건 교수, 전자정보대학 이진석 교수가 부단장이다. 이들을 만나 사업에 관해 들었다. <편집자 주>
인공지능 역량 중요해지는 시대, 기술력과 의학 지식 두루 갖춘 인재 양성
Q. ‘의료 인공지능 특화 융합인재 양성 사업’의 선정 의미가 궁금하다.
오동인(이하 ‘오’) 보건복지부가 주관하며 한국보건산업진흥원이 운영하는 사업이다. 의학계열과 공학계열 인재가 대상이다. 인공지능이 우리 생활 속으로 들어왔다. 과거에는 디지털 리터러시가 중요 업무 능력이었다면 인공지능 시대에는 인공지능의 사용 역량이 중요해졌다. 의료인력도 동일한 역량이 필요하다. 그렇기에 의과대학, 치과대학, 한의과대학 등 의학 분야와 생체의공학과, 인공지능학과 등 기술력을 갖춘 첨단학과가 융합해 의료 인공지능을 다루거나 개발할 수 있는 전문 인재를 양성하려는 사업이다.
연동건(이하 ‘연’) 사업을 준비하며 의학과 공학, 인공지능을 아우르는 6+3 협의체를 구성했다. 의과대학, 치과대학, 한의과대학, 전자정보대학, 소프트웨어융합대학, 경희의료원, 경희의과학연구원, 경희디지털헬스센터, 의료인공지능 기업협의체 등이 협력한다. ‘VISION(Various·Intelligent·Specialized·Improve·Obvious·Network)’이란 목표로 △다차원 의료데이터 전문 인재 양성(V) △지능적 융합 교육 시스템 개발 및 구축(I) △의료인공지능 분야에 특화된 교육환경(S) △지속적으로 발전 가능한 시스템 구축(I) △확실한 방향성 제시(O) △의학/인공지능 협력 네트워크 구축(N) 등을 세부 목표로 설정했다. 다양한 사업체, 전국 8개 권역외상센터와 협력을 강화하고 실무형 프로젝트 기반 교육을 시행해 학사과정에서 총 140명, 석·박사과정에서 70명의 인재를 양성한다.
이진석 교수(이하 ‘이’) 쉽게 설명하면 의대생은 ‘임상에서 인공지능 기술을 어떻게 활용할 수 있을까’를 고민해 도출한 교육과정을 이수한다. 인공지능 기술 그 자체와 활용 등에 대한 이해를 높일 수 있다. 인공지능 기술을 배우는 공학계열 학생은 의학 분야의 요구과 임상적 배경지식을 배운다. 진정한 의료 인공지능에 대한 학문과 기술을 다룰 계획이다.
Q. 학생들의 성장에 영향을 크게 줄 수 있는 사업이다. 학생들의 변화를 예측해 보자.
이 이공계 학생은 인공지능 기술 그 자체를 공부한다. 기술을 배우고 취업을 앞두면 기술의 활용에 대해 고민하게 된다. 진로를 고민해야 하기 때문이다. 의료 인공지능 기업은 임상 지식을 갖춘 인공지능 기술자를 원한다. 임상 지식을 갖고 인공지능을 배우는 것과 지식이 없는 상황에서 배우는 것의 차이는 명확하다. 학생들에게 새로운 진로가 생길 수 있다. 학생이 지식과 경험을 쌓는 과정에서 목표 의식도 생길 것으로 기대한다. 임상적 문제를 목격하고 그것을 해결하려는 시도를 통해서다. 이런 과정에서 자연스럽게 문제 해결 능력을 갖춘 인재로 성장할 수 있다.
연 학생을 위한 지식 습득의 측면에서 교육 과정을 세밀하게 구성했다. 이와 함께 중요하게 생각한 지점이 산학연병(산업·학계·연구소·병원) 교육 프로그램이다. 대학 이후에 갈 현장에서 어떤 기술을 쓰는지 학생이 체험한다. 카카오헬스케어를 포함해 다양한 사업체와 협력할 계획이다. 또한 전국 8개 권역외상센터와의 연계 연구와 같은 실무형 프로젝트 기반 교육을 시행한다. 스마트 리서치 매칭 시스템, 디지털 리서치 샌드박스 등 인공지능 기반 연구 플랫폼도 운영한다. 교육과정을 이수하는 학생을 위해 이수 인증제, 장학금, 대학원 진학 연계, 산학 프로젝트와 같은 다양한 지원 방안도 마련했다.
오 다른 교육 기관의 운영 사례도 참고했다. 인공지능을 전문으로 교육한 기관이 있었다. 인공지능을 위한 프로그래밍 기술을 가르치는 기관이었다. 설립 초기에는 교육 수요자의 반응이 뜨거웠는데, 지금은 그 열기가 사그라졌다. 이유가 있다. 프로그래밍 능력만 요구하는 사회가 아니기 때문이다. 전문화된 배경지식을 바탕으로 현장에서 활용할 수 있는 인공지능 모델을 만들 수 있는 능력과 의료 현장을 이해할 수 있는 경험이 필요하다.
의·치·한 학부생을 위한 ‘AI Doctor Track’, 공학계열 학부생을 위한 ‘Medical AI Track’의 마이크로디그리 과정과 대학원생을 위한 ‘Advanced Medical AI Track’ 융합전공 등 3가지로 특화된 교육 이수 체계를 수립했다. 학생들은 이러한 과정을 통해 업계의 전문 지식(Domain Knowledge)에서 시작해 인공지능을 활용하고, 개발하는 능력까지 키우는 점이 다른 교육과정과 다르다.
임상 환경서 인공지능 실습하고 해외 공동 연구 기관으로 파견도 가능
Q. 의학계열 학생 입장에서 인공지능을 임상 환경에서 실습할 수 있는 과정으로 이해할 수 있겠다.
이 맞다. 실습 과정이 포함됐다. 이런 과정에도 학생들에게 선택권을 주고 있다. 기업과 프로젝트를 할 수도 있고, 각 연구단이 보유한 연구 네트워크를 활용한 해외 연수도 가능하다. 현재 하버드대, 뉴욕대, 코넬대 등과 협력 관계에 있다. 다양한 기회를 제공하려 한다. 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원이 지원하는 ‘글로벌 AI 프론티어랩’ 사업에 참여하고 있는데, 이 사업에서도 의료 AI 연구를 수행하고 있다. 뉴욕대와 국내 대학의 공동 연구진이 참여하고 있고, 학생들을 뉴욕대에 파견하고 있다. 이번 사업의 학생들도 파견할 수 있다.
연 이번 사업에 참여한 연구진들이 선행 사업이나 연구로 맺어온 해외 대학 및 기관과의 협력 관계를 활용하는 점이 우리 사업단의 큰 강점이다. 하버드대와 공동 연구실을 운영하면서 여러 연구 성과를 도출하고 있다. 하버드대 연구팀에도 이번 사업의 목표를 공유했고 공감대를 형성했다. 공감대를 기반으로 지식과 기술력을 갖춘 학생들이 해외에서도 경험을 쌓도록 돕고 싶다.
오 글로벌 역량은 현재 사회에 필수적 역량이다. 글로벌 역량이 해외에서 수업을 청강하는 것만으로 쌓을 수 있는 것인지 의문이 생겼다. 이번 사업을 통해 연동건, 이진석 교수님이 준비한 기반 위에서 해외 파견으로 학생들이 글로벌 수준의 석학과 공동으로 연구하고, 함께 논문을 작성하면서 진정한 글로벌 역량을 증대하는 성과를 낼 수 있다.
Q. 다양한 교육 방식에 관해 이야기했다. 이런 교육의 목표는 무엇인가.
오 의료 인공지능 분야에 탁월한 능력을 갖춘 글로벌 인재를 양성하려 한다. ‘VISION(Various·Intelligent·Specialized·Improve·Obvious·Network)’이라는 목표를 세웠다. 사업의 전략을 구체적으로 설정했다. 각 프로그램을 수행하면서 학생 포트폴리오를 구축하고, 다음 단계로 학생이 무엇을 하고 싶은지 고민하도록 돕는다. 요즘의 학생들은 모두 열심히 하는데, 오히려 무엇을 하고 싶은지 모른다. 아이러니하다.
‘스마트 리서치 매칭 시스템’과 ‘인공지능 창의 랩’이 대표적인 프로그램이다. 스마트 리서치 매칭 시스템은 과거 수강 과목과 그 속에서 수행한 프로젝트 성과 등을 복합적으로 분석하는 시스템이다. 이 과정에서 학생에게 다음 수강 과목과 향후 진로 등을 제안한다. 인공지능 창의 랩은 교과 과정 외의 교육 프로그램이다. 말 그대로 지식 교육은 인공지능이 할 수 있다. 학생이 경험을 쌓고 실패하는 과정에서 배우는 점이 더 많다. 이 프로그램은 도전 기회를 제공한다.
그간 쌓아온 경희의 연구 역량 기반으로 사업 선정
Q. 이번 사업의 선정은 참가 연구진이 기존에 쌓아온 역량을 결집한 결과물로 보인다. 경희가 보유한 역량을 알고 싶다.
오 결과가 좋아 다행이지만 사실 어려운 과정이었다. 경희의 역량을 입증할 수 있는 성과가 필요했다. 성과는 혼자 낼 수 없다. 연구진이 모두 노력해 왔다. 이 배경 속에는 학과 교수님들의 희생도 있고, 총장님과 부총장님들의 도움이 있었다. 행·재정부총장님이 공간적 도움을 주셨고, 양 캠퍼스 학무부총장님과 각 단과대학의 학장님들도 큰 관심을 보이고 지원해 주셨다.
연 이 사업이 2기 사업이다. 이미 1기 사업을 수주해 운영했던 기관과의 차별점을 만들어야 했다. 1기 선정 기관들이 쌓아온 성과가 우리는 없었기에 더욱 노력했다. 사업을 준비하며 경희가 우리를 물심양면으로 돕는다는 느낌을 받았다. 단과대학과 대학 본부, 연구진의 의지가 모여 좋은 성과를 낼 수 있었다.
Q. 세 명의 연구진이 모이게 된 계기도 궁금하다.
오 그동안 지속적으로 MD-AI 교과를 진행해 왔는데, 연동건, 이진석 교수님이 제안해주셔서 마지막으로 연구팀에 합류했다. 두 분의 열정과 연구 역량을 잘 조화시켜야겠다고 생각했다. 평소에 가까이 지내왔는데, 함께 사업을 운영하게 돼 기대감이 크다.
연 의료 인공지능 사업이 국가적 관심을 받고 있다. 이진석 교수님은 공과대학에서 의료 인공지능을 하는 대표적 연구자 중 한 명이다. 제가 의과대학에서 관련 연구를 많이 하고 있어서 함께 하기로 했다. 연구 관련해서도 항상 소통하고 있다.
Q. 이번 사업의 특징 중 하나가 ‘멀티 모달(Multi Modal) 인공지능’이다. 어떤 분야의 특화인지 설명 부탁한다.
이 의학 분야 중에서도 ‘응급 의료’ 분야를 특화했다. 예방 가능한 외상 사망률부터 설명해야 한다. 살릴 수 있음에도 불구하고 제대로 치료가 안 되거나 필요한 순간에 치료하지 못해 사망한 확률이다. 우리나라의 경우에는 15% 정도고, 선진국은 5% 정도다. 선진국 수준인 5%를 목표로 삼는데 인공지능이 도움을 줄 부분을 찾고 있다.
실제 응급 의료를 생각하며 생체 신호, 의료 영상 등을 다뤄야 한다. 긴급한 경우에 언어 모델도 필요하다. 결국 모든 분야의 인공지능 기술을 아우르는 분야다. 한 명의 환자라도 더 살릴 수 있는 기술을 실현하기 위해 기술과 연구, 교육이 필요하다. 응급 의료는 나 자신 혹은 우리 가족 누구든지 언제든 발생할 수 있는 상황이다. 이런 마음을 기억하며 사업에 참여했다. 전국에 권역외상센터가 17개가 있다. 이 중에 8개 권역외상센터와 컨소시엄을 맺었다. 이들과 연구를 지원하고 있어 이 부분이 큰 강점이다.
오 필수 의료가 가장 힘든 것이 우리나라의 현실이다. 필수 의료 분야의 인력 문제도 있지만 질적 향상을 위해 인공지능이 필요하다고 생각한다. 결국 효율성을 증대시키는 일이다. 응급 의료에서 나오는 데이터가 멀티 모달의 특성이 강하다. 거대 언어 모델에서 시작해 다양한 데이터 형태가 나온다. 다양한 형태를 다룰 수 있는 인재는 기존의 인공지능 연구만 했던 인력과는 다르다.
학문 분야별의 장애물 넘을 수 있는 교육 경험 제공
Q. 연구 계획 중 ‘임상의 중심의 디지털 전환 모델’이란 표현이 있다. 어떤 사례에 적용할 수 있나.
오 과거에는 근거 중심 의료로 과거의 임상 기록을 통해 연구 방식을 결정했다. 인공지능을 적용하면 이런 과정에 증거만이 아니라 정밀 진단, 예측 등을 할 수 있다. 여러 데이터를 활용할 수 있는 것이다. 데이터 속에 있는 깊이 있는 내용을 빠르게 찾아 치료할 수 있다. 사람이 갖는 지식적 한계를 극복하는 방식이다. 인공지능을 활용하는 일은 결국 의료 수준을 높이는 일이다.
의학계열 학생 중에도 과학적 역량을 갖춘 학생들이 있지만 이들은 의과대학으로 진학하며 그러한 관심과 역량을 개발할 기회가 없다. 이번 사업은 그런 학생이 본인의 역량을 발휘할 기회기도 하다. 또한 의학계열과 공학계열 학생들이 함께 팀 프로젝트를 운영하며 사회에 진출한 후에도 함께 연구할 기반을 마련하는 의미도 있다.
연 의학계열의 연구자와 공학계열 연구자의 공동연구에서 큰 장애물 중 하나가 학문 분야별로 사용하는 용어의 차이다. 이런 부분은 경험을 통해서만 극복할 수 있다. 학생들이 학부생 시기부터 서로 다른 분야의 연구자와 소통하는 경험을 쌓고, 문제를 극복할 자질을 갖출 수 있다. 오히려 향후에 더 큰 파급력이 기대된다.
Q. 결과적으로 의료 임상 현장에서 인공지능 기술을 능숙히 활용하고, 보완점을 도출할 수 있는 의료 인재, 공학자와 소통할 수 있는 인재로 성장할 수 있는 교육과정이다. 공학계열의 학생도 의료 인력과 원활하게 소통하며 의료 인공지능의 발전을 견인할 수 있다. 교육과정의 미래에 대한 예측을 듣고 싶다.
오 미래에 관여된 조건이 많고, 가능성도 다양해서 마냥 장밋빛 미래만 전망하긴 조심스럽다. 의학계열 학생의 진로가 다양해지고 있다. 임상의만이 아니라 CEO를 하는 분들도 많다. 공학계열 학생은 인공지능의 도움으로 의학 지식을 의사에 가깝게 쌓을 수 있다. 최근 경희의료원이 연구중심병원으로 지정됐다. (관련 기사) 이 사업에서도 디지털 헬스 분야가 핵심 중 하나였다.
우리 대학도 디지털 헬스를 강조하고 있다. 교육과정을 통해 관련 인력이 양성되면 연구중심병원과 우리 대학의 사업 등에서 핵심 인력으로 활약할 수 있을 것으로 기대한다. 서울캠퍼스 인근은 ‘홍릉 강소 특구’로 지정돼 있다. 기업가치가 3조에 육박하는 바이오 클러스터다. 관련 분야에서 구성원의 창업도 활발하고, 관련 인력의 수요도 크다. 긍정적 요소가 많다.
이 스마트폰이 보급된 지 약 10년이 지났다. 짧은 시간에 스마트폰이 없는 세상을 상상할 수 없는 지경에 이르렀다. 인공지능이 가져올 변화는 이보다 더 빠를 것으로 예측된다. 인공지능 전문가도 5~10년 후를 예측하기 어렵다. 너무도 빠르기 때문이다. 의료 인공지능을 통해 학생들이 스스로 새로운 시대의 패러다임을 개척해 나가길 기대한다. 도전하고 패러다임을 주도하고, 어떤 문제들을 해결하는 과정이 의미가 있다. 이런 부분이 이번 사업의 궁극적인 목표가 되지 않을까 싶다.
‘인간다움’ 잊지 않는 것, 의료 인공지능의 목표여야
Q. 현재를 진단해야 한다. 현장에서 사용하는 인공지능이 있는지 궁금하다.
연 의학 분야에서는 인공지능을 활발히 활용 중이다. 엑스레이부터 대부분의 이미지 자료에서 인공지능이 먼저 판독하는 시스템이 있다. 임상 의사 결정 시스템이라는 것도 있다. 의사의 판정을 돕는 인공지능이다. 이른바 스마트 병원이라는 형태다. 의료 시스템에서도 디지털 전환이 일어나고 있다. 학생들을 이런 과정의 주역으로 만들려 한다.
이 의료 서비스의 질을 높이는 일이기도 하다. 의료 인공지능이 사람의 일을 대신한다. 사람이 수고스럽게 해야 했던 일을 인공지능이 대체하며 부담을 덜어준다. 덜어진 부담만큼 환자를 여유 있게 더 깊이 살필 수 있다.
Q. 인재를 양성하는 사업이다. 어떤 인재를 양성하려 하는지 인재상을 설명해달라.
오 우리 대학만이 갖는 가치가 무얼까 고민했다. 대학의 창학정신을 돌아보며 인간성의 중요성을 되새겼다. 인공지능이 어떻게 인간성에 이바지할 지로 연결됐다. 인간다움이란 사람이 행복하게 살 수 있을 때 가장 인간다워진다. 생명과 생존의 위협 속에서 인간성을 상실하는 경우가 많다. 결국 인간이 행복해지는 것, 인간이 건강할 수 있는 것이 의료 인공지능의 목표여야 한다고 생각했다.
그렇다면 이런 인공지능을 활용하고 개발하는 인재는 어떤 인재인지 자문했다. 최상의 실력과 인성을 모두 겸비해야 한다. 윤리성을 도외시하면 더 악한 영향을 끼칠 수 있다. 그렇기에 실력과 인성을 갖춘 인재를 양성해야 한다. 또한 이런 인재가 국제적 역량도 갖춰야 한다. 우물 안 개구리로는 안 된다. 국제 공동연구 프로그램을 마련한 이유기도 하다. 결과적으로 실력과 인성을 겸비한 글로벌 리더가 우리가 생각한 인재상이다.
글 정민재 ddubi17@khu.ac.kr
사진 이춘한 choons@khu.ac.kr
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